（电路与系统专业论文）类脑智能机器人系统中的若干问题研究[电路与系统专业优秀论文].pdf

摘要 类脑智能机器人系统是融合了视觉、听觉、思考和执行等能力的综合智能系 统，它能够以类似于人脑工作的方式运行。它是紧跟随第三代机器人的发展潮流 而提出的，是复旦大学9 8 5 支持项目，也是一个长期科研计划。 本文对参与的类脑系统开发工作做了总结，主要包括以下几个方面： 1 ) 针对类脑系统有识别颜色目标的要求，而拍摄的目标颜色随光照条件而 变化的情况，对国际颜色恒常处理领域( 亦即白平衡) 的工作进行了充分的搜集 整理和仿真，发现现有的基于对角阵模型的颜色恒常算法，例如灰色世界、白色 区域、色域映射和神经网络算法，在图像中颜色目标数量少的情况下往往出现过 校正现象，使得校正后的颜色偏差比不校正还要大，而这种情况在类脑智能机器 人的机器视觉处理中是有可能出现的。因此而提出了用图像熵对校正对角阵进行 约束的方法，当图像颜色目标数量少时，不校正或少校正，在一定程度上减少了 现有颜色恒常算法的校正误差。 2 ) 针对系统对三维剐体目标的识别要求，从视觉不变量入手，广泛整理了 现有的基于仿射近似模型的算法，在充分仿真基础上发现，基于区域的仿射矩不 变量对噪声敏感，而基于目标轮廓的一系列仿射不变量在轮廓提取缺陷的情况下 容易以别错误。受这些仿射不变量构造方法的启发，提出了基于目标离散边缘的 统计仿射不变量和独立元。统计仿射不变量，它们不需要断裂轮廓连接和跟踪， 而且不仅能利用目标的外部轮廓，还能利用目标内部的边缘，在目标边缘信息提 墩出现断裂、丢失的情况下能够保持较高的鲁棒性，在一定程度上克服了基于轮 廓的仿射不变量的不足。 3 ) 针对能力风暴机器人，开发了无线全双工通信模块，实现了计算机对机 器人的遥控和通信。针对类脑系统需要适合不同机器人要求，设计开发了新的类 脑系统软件，实现了对不同机器人的兼容和扩展、目标识别算法的扩展、识别目 标的扩展和管理等功能。实现了一个完整的可以运行的智能机器人系统。 关键字：智能机器人、颜色恒常、仿射目标识别、机器人控制 中图分类号：t n 9 1 1 7 3 a b s t r a c t t h eb r a i n l i k ei n t e l l i g e n tr o b o ts y s t e m ( b l i r s ) i n t e g r a t e sv i s i o n ，a u d i t i o n ，t h i n k i n ga n d e x e c t l t i o na b i l i t y , w h i c hm a k e si tp o s s i b l et os i m u l a t et h eh u m a nb r a i n sw o r k i n gm e c h a n i s mt h e a i mt ob u i l db l i r si st od e v e l o pap o w e r f u lr o b o t ，t h et h i r dg e n e r a t i o nr o b o t t h i sp r o j e c ti s s u p p m _ t e db y f u d a n s9 8 5f u n d sa sal o n g t e r mr e s e a r c hp r o j e c t nt h i st h e s i s ，is u r m n a r i z ea l lt h ec o n t r i b u t i o n st ot h i sp r o j e c td u r i n gm a s t e rs m d yp e r i o d ， w h i c bm a i n l yi n c l u d e st h r e ep a r t s ： 1 ) a sf i l eb l i r sr e q u i r e st or e c o g n i z ec o l o ro b j e c t s ，w h i l et h ei m a g ec o l o rv a r i e sg r e a t l y u n d e rd i f f e r e n ti l l u m i n a n t s ，ap r e r e q u i s i t ep r o c e d u r ec a l l e dc o l o rc o n s t a n c yi sn e e d e da l lt h ew e l l k n o w nc o l o rc o n s t a n c ya l g o r i t h i l l ，s u c ha sg r a yw o r l d ，w h i t ep a t c h ，g a r n u tm a p p i n ga n dn e u r a l n e t w o r k a r eb a s e do i lt h ed i a g o n a lm a t r i x l n o d e l t h e yw o r kw e l l i ft h e i m a g ec o l o r s a r e a b u n d a n tw h i l eaf e wc o l o r se x i s ti nt i l ei m a g e ，a l lt h e s ea l g o r i t h m sb e h a v ep o o r e rt h a nt h a td o n o t h i n gt h i ss i t u a t i o ni sp o s s i b l ea st h er o b o ti sm o v i n ga n da n yc o l o rl a y o u tm a ya p p e a ri nt h e c a p i t a + e di m a g e 】p r o p o s e dt i l ei m a g e - e n t r o p y c o n s t r a i n e dm e t h o dt oo v e r c o m et h i sp r o b l e mi t l i m i t st i l e a d j u s t m e n tw h e nt h e r e r eo n l yaf e wc o l o ro b j e c t si nt h ei m a g e t h u sr e d u c e st h e d i a g o n a l m o d e l b a s e dc o l o rc o n s t a n c ya l g o r i t h m sa v e r a g ee r r o r 2 ) t h eb l i r sa l s or e q u i r e st or e c o g u i z e3 dr i g i do b j e c t sif o c u s e dm yr e s e a r c ho nt h e v i s i o ni o v a r i a n t sa n df u l l ye x p l o r e dt h ep u b l i s h e da f f i n e m o d e l - b a s e da l g o r i t h m s t h es i m u t a t i o n r e s u l t sd i s c l o s e dt h es h o r t c o r n i n g so ft h e s ea l g o r i t l n n s t h er e g i o n a lm o m e n t a f f i n ei n v a r i a n t si s u a s t a b l ed u et ot i l e n n a g es e g m e n t a t i o nn o i s e a l lt h ec o u t o u r - b a s e da f 5 n ei n v a r i a n t sd e t e r i o r a t e g r e a t l yw h e nt h ec o n t o u ri se x t r a c t e dw i t hs o m ed e f i c i e n c i e s ip r o p o s e df i l e d i s c r e t e e d g e b a s e d s t a t i s t i c a la f f i n el n v a r i a n t sa n di c a s t a t i s t i c a la f f i n e l n v a r i a n t s t h e yn e e dn oc o n t o u rl i n k i n go r c o n t o o rt r a c k i n g t h e ya l s oh a st h ea d v m a t a g eo f e x p l o i t i n gn o to n l yt h ec o n t o u ri n f o r m a t i o nb u t a l s ot h ei n n e re d g e s t h e y l r er o b u s te v e ni ft h ee d g e sa r eb r o k e no rl o c a l l y m i s s i n g t h e i r i - o b t l s 1 l e s sc a nb ef u l l ye x p l o i t e di nt h eb l i r s p r o j e c t 3 ) f o rt h ea b i l i t ys t o n nr o b o t ，d e s i g n e dt h ed u p l e xc o m m u n i c a t i o nm o d u l e a d d i t i o n a l p t o g r a mw o r km a k ei tp o s s i b l et oa u t o m a t i c a l l yc o n t r o lt h ea b i l i t ys t o m ar o b o t b yt h ec o m p u t e l i l lo i d e rt oi n t e g r a t ed i f f e r e n tr o b o t si n t ot h eb l i r s ，i d e s i g n e dt h en e wv e r s i o ns y s t e ms o f t w a r e w h i c hc a l ln o to n l yc o n t r o ld i f f e r e n tr o b o t sb u ta l s om a k ei te a s i e rt oa d d n e wo b j e e t sr e c o g n i t i o n a l g o l i t l n na n de x p a n dt h eo b j e c ts e t s t h u sa ni n t e g r a t e di n t e l l i g e n tr o b o ts y s t e mw a s c d n s t r u c t e d k e 7 w o r d s ：i n t e l l i g e n tr o b o t ，c o l o rc o n s t a n c y , a f f i n eo b j e c tr e c o g n i t i o n ，r o b o tc o n t r o l 4 _ _ _ _ 一 1 1 机器人的发展历史【1 】 1 引言 人奚列于自动化机器的追求和试验由来已久，这在两干多年前的文献中都有 汜裁，但真正意义一i ：f i d 机器人是2 0 i 丝纪中期利学技术高度发展的产物。机器人这 个英文t ! a 词来源于捷克语“r o b o t a ”，意思是“： 作”。韦氏词典把机器人定义 为“利自动装置，完成通常由人做的工作”。这个定义不太准确，凶为根据这 个疋义，沈衣机也可被认为是机器人。美幽机器人学会在1 9 8 3 年1 月对工业机器 人给了个比较准确的描述：“机器人是一种可编程的多功能操作机，用各种 编釉的动作完成多种作业，用于搬运材料、零件、工具和和专用设备。”根据这 种定义，机器人必须具有一定适应工作环境的“智能”，这种“智能”通常指同 , p k l i , 用i 传感系统有关的计算机算法。 门从2 0 1 上| = 纪6 0 年代初美国万向i j 动公司( u n i m a t i o n ) 和美国机械铸造公 - d ( a f m ) 分别研究成功第代机器人“u n i t ”耵i “v e r s a t r a n ”以来，机器人的 发胀拨照“纠能”i l i 低到高划分，经历了吖。 讹4 机器人足具有汜忆、存储能力的示教再现机器人，它无感觉器官，没 仃川环境n q 反锁控制。它是迎过一个计算机，来控制一个多自由度的机械，示 教彳伸程序和信息，这样机器人司以重复的根据人当时示教的结果，再现出这种 功作。例如汽车帆r 缸焊机器人，它只要把这个点焊的过程示教完以后，它总是重 复这样种】：4 4 - - ，它对于外界的习：境没有感知。目前国际上商品化实用化的机器 人人部分避这种机 人。 第一代机器人能够使刚传感技术获散作业环境和操作对象的简单信息，使机 器人能以柔性方式适应环境的需要，这和预编程操作是不同的。机器人传感器可 分阳人类，是内部传感器，如检测马达位置的传感器；一是外部传感器，负责 测埘划tl 标的接近程度汞i 接触程度，通过计算机列这些信息进行分析处删，剥机 器州l , jz t j f 。l ：进jj ：控制，表现 1 了低级f 1 ( j 智能。由于传感器信息处理系统增加了机 器人| 0 造价利复杂性，第一代机器人| ! = j 前 有少量得以应用。 笫= i 代机器人是指具有高度适应性的自治机器入即智能机器人。它具有多种 感知功能，可进行复杂的逻辑思维，判断决策，在作业环境中独立行动。第三代 机器人与智能计算机关系密切，目前处于实验探索阶段。 个智能机器人的典型方案可以参考图1 1 ，主要包含两部分：传感器信号 处理和人二 智能。当然，两部分并非绝然独立，例如语音和图像的识别处理需要 商层次知识的介入：智能的高低也大火依赖对于传感信息的收集处理。随着人们 列- 1 二智能的深入埋解，目前的智能机器人开始从完全由人为设计算法到有定学 j j 能力转变 2 。 h1 1 一个智能机淋人的典型方案| 4 j 1 2 智能机器人研究和应用现状 m 国际上见报道的智能机器人已有多例，最新成果如下 r t 本索尼公司的机器狗和1 人形机器人 索尼公司在2 0 0 0 年推出了第款a i b o 娱乐机器狗，截至2 0 0 4 年已经发展了 ? 代；同时也推出了娱乐型机器人“s o n yd r e a mr o b o t 3 x ”( s d r 一3 x ) 。它可 以i ! i 立步行，做各i l t 。自由动作，还具有一定的声音识别和图像识别功能。 塑壁韭一 圈1 2 索尼的a i b o 机器狗和s d r - 3 x 机器人 口本本田公司的人形机器人a s i m 0 a s i m 0 机器人可以以时速o 1 6 k m 的速度行走，可以在 凹凸不平的路面上行动自如，上下楼梯、转弯都十分从容。 它能够正确应对召唤、命令、问好、提问等5 0 多种不同的人 类表达方式，可以根据指令做出3 0 多种不同的动作。 机器人足球 图1 3a s i m o 机器人 1 9 9 2 年加拿大大不列颠哥伦比亚大学教授a l a nm a c k w o r t h 在一次国际人工 智能会议上首次提出机器人足球的概念，旨在推动人工智能学科的发展，为智能 机器人提出一个新的具有标志性和挑战性的课题。此科研方向一经提出，便得到 许多科学家的积极响应。国际上许多著名的研究机构开始进行实验，制定竞赛规 则，开展机器人足球的竞赛活动。目前，机器人足球分5 种赛式：仿真组，小型 机器人组，中型机器人组，四脚机器人组和2 0 0 2 年的首次列入比赛项目的类人形 的机器人组。小型机器人是通过赛场上方设置的摄像机获得信息，做出判断，如 同t4 ，中型机器人则完全凭借自己的眼睛进来判断、作战。 图1 4 小型足球机器人系统 第1 章引言 图14 是小型足球机器人系统。在硬设备方面包括机器人小车、摄像装置、 计算机主机和无线发射装置。从功能上分，它包括机器人小车、视觉、决策和无 线通讯4 个子系统。 视觉子系统是机器人的眼睛，它由悬挂在球场中圈上空2 米的摄像头摄取图 像，由装在主机内的图像卡将图像数字化，送入主机内存，再由专用软件对图像 进行理解。由于双方各有不同颜色的队标( 黄色和蓝色) ，而机器人也有不同的 队员色标。这样计算机就可以通过颜色分割辨识出全部机器人与球的坐标位置与 朝向。装在主机中的决策子系统根据视觉系统给出的数据，应用专家系统技术， 判断场上攻守态势，分配本方机器人攻守任务，决定各机器人的运动路线，然后 形成给各小车左右轮轮速的命令值。无线通讯子系统通过主机串行口拿到命令 值，再由独立的发射装置与装在小车上的接收模块建立无线通讯联系，遥控场上 各机器人的运动。 上述这种集中控制方式的机器人足球比赛是最早发展起来的，随着智能机器 人研究进展，分布式的机器人足球比赛业已展开，如图1 5 ，在这里，每个机器 人都带有自己的视觉系统和其他的传感器，具有一定的判断能力，通过不同机器 入之间的协调实现踢球策略，更加接近于人类的足球比赛情形。 图1 5 中型机器人足球比赛( 左图) 和四足机器人足球比赛( 右图) 机器人足球主要涉及人工智能与机器人领域，是极富挑战性的高技术密集型 项目。我国清华大学、上海交通大学、中国科技大学和浙江大学等高校分别组建 r 机器人足球队参加国际比赛，并多次在仿真组获奖，国内的机器人足球比赛近 年来也如火如荼的开展起来。 国内对智能机器人的研究开展比较晚，但发展很快。按照“8 6 3 计划智能 机器人主题的总体战略目标，研究开发工作的实旋分四个层次，通过各个层次的 工作体现和实现战略目标，这四个层次是：型号和应用工程，基础技术开发，实 一 塑! 芏! j i 用技术开发，成果推广。这四个层次既有区别又有联系，它们在我国机器人技术 的发展中是不可以少的，但备自又起着不同的作用- 第一个层次要研制一批具有重要应用价值和重大应用前景的机器人原型t 这些原型进一步发展成实用产品，将会解决些关键的应用技术，同时也将推动 高技术产业的形成。按a a - - 要$ ，已经布置并完成一批在特殊环境下应用的机 器人，如核环境中应用的机器人、水下机器人以及煤矿机器人等。 在这一层次，还特别注意发展机器人应用工程。当前首要任务是开发采用 机器人的柔性装配线及装配机器人。工业机器人用于装配是应崩领域中发展最快 的一项，机器人裂配对提高产品质的意义重大。 第二个层次是基础技术研究。这一层次的主要目的是跟踪国际技术前糟， 抓住关键问题，突出技术创新，做出高水平的研究成果，| 百| 时为进一步的工程应 用提供技术基础。 第三个层次足实用技术，r 发，实现技术与经济的结合，这是将高技术应用 到国民经济中去的重要环节。这里强调要有明确的应用目标和用户，积极推动产 品化的进程和高技术产业的形成。 贡献。 第四个层次是已有成果的推广应用，为生产服务，为国民经济的发展做出 8 6 3 计划实施以来，一系列智能机器人研制成功井服务十国民经济，如管道 机器人，爬壁机器人，6 0 0 0 米水下机器人等。另外高校在智能机器人研究上也 取得了突破，紧紧追赶国际前沿。图16 分别是国防科大研制的毅足直立行走机 器入和哈工大研制的导游栅器人。 图1 6 直立行走机器人和导旃机器人 第1 章引i 和智能机器人研究的发达国家日本美国相比，我国还有相当差距。目前发达 国家对于人形机器人中的运动平衡控制问题已经基本解决了，并且制作出了商品 化的娱乐机器人，而国内在这方而的研究才刚刚开始。我们大量的人形机器人没 有灵巧的手臂和腿脚，依靠轮子行走。同时，我们研制出来的系列机器人，虽 有人形，但智能程度较低，需要人为t 预控制。 虽然发达国家智能机器人已经取得了斐然的成就，但是目前的机器人离真止 的智能还相去甚远。就比较先进的a i b o 机器狗和s d e - 3 x 机器人而言，其视觉能 力非常有限，只能识别简单的颜色目标，而听觉还仅陷于数量有限的关键词识别， 并且对不同讲话人的鲁棒性很差。机器人的听觉和视觉与人工智能的研究密切相 关，突破尚未可预知，因此有大量的研究潜力可供挖掘。 综上所述，我国智能机器人的发展充满了挑战和机遇。挑战是，我们在机器 人硬件研究领域大大落后于国外，要花大力气追赶：机遇是，对丁机器智能的研 究，即软件方面的研究，国外和我们相对差距小，追赶足最有希望的， 1 3 类脑智能机器人系统 类脑智能机器人系统是复旦大学9 8 , 5 重点支持项月，目的在于把听觉、视觉、 思维和执行融合在一个系统里，从整体上模拟人脑的功能。其结构简图立1 下 图1 7 类脑智能机器人系绩 图1 6 基本上是类脑智能机器人系统的实现结构。摄像头、 墨! 兰! i 宣一 计算机和机器人是分离的，这是因为在项目概念刚提出来的时候，我们手头没有 很好的机器人平台可供使用，最先进的h e r 0 2 0 0 0 型机器人的c p u 是8 0 8 8 ，内存 只有2 4 k ，实现机器视觉和听觉的计算资源严重不足。 采用分离的结构，把台式计算机作为智能的核心，解 决了运算资源的瓶颈问题。项目的第二步目标是把整 个完善的系统全部整合到一个机器人上，如图1 8 。 人通过话筒对计算机发出语音指令，例如命令它 拿起某种颜色某神形状的物体。计算机通过语音识别 理解指令，然后通过摄像头搜索场景寻找目标，如果 命令可以执行，则驱动机器人完成指令。本系统的初 图1 8 整合的智能机器人 期目标还是建成一个专用系统，即语音指令集合有限， 识别目标的颜色和形状也有限的；长远目标则是建设成为一个通用系统，能够完 成复杂的任务。它与足球机器人系统相似，但又有明显的区别。 足球机器人系统的核心在于踢球的策略，其中虽然有机器视觉，但是机器视 觉的任务仅限于识别单一颜色的足球，即使机器人之间的距离信息也是通过距离 传感器测定的，并且现场的光照恒定均匀，机器视觉的解决方案很简单。而类脑 智能机器人系统则综合了听觉和视觉，并且识别的目标既有颜色也有立体形状， 属于三维目标识别；环境照明要求不严格，对视觉的处理复杂度要求很高。 类脑智能机器人系统在构建过程中主要有4 大功能模块需要实现：视觉、听 觉、机器人控制和智能决策。视觉负责分析和识别场景，听觉接收人的语音指令， 机器人执行模块负责完成任务，智能决策实现类似入脑的综合智能。到2 0 0 4 年5 月为止，前三个模块都有了较好的解决，辅助以简单的控制策略，机器人能够按 照人给出的语音指令完成寻找目标的任务。当然，智能机器人系统是非常复杂的， 涉及的学科门类知识面非常广，需要一届又一届研究生的不断努力，才能把系统 越做越好。 1 4 论文的主要工作和创新点 类脑智能机器人系统的实现是非常复杂的工作，涉及到语音、视觉、机器人 控制和人工智能等方面，既包括软件也包括硬件，达到个比较满意的结果需要 很多人协同努力。本文总结了我3 年以来在类脑智能机器人项目中所做的工作和 贡献，主要集中在3 个方面： 1 ) 针对类脑机器人视觉中目标的颜色受到光照的影响问题，系统的研究了颜色 恒常理沦，仿真了国际上主流的颜色恒常算法，并针对这些算法在场景目标 颜色数目少的情况下失效的不足，提出了利用相对图像熵约束恒常算法校正 系数的方法，在一定程度上有效克服了这个缺点。 2j 剑列类脑机器人要从不同视角识别目标的要求，研究了目标仿射不变量的理 沦，仿真和总结了各种已有的仿剁h 标识别算法，发现它们刺于图像预处理 效果依赖很严重；而图像预处理由于光照、噪声等条件的影响，结果往往是 不完美的，导致了这些算法失效。由此提出了基于目标边缘的统计t 仿射不变 精和独立元一统计仿射不变量，它对于图像预处理的缺陷有很好的鲁棒性， 而且只需要目标的二值边缘信息，刁i 需要划目标进行轮廓跟踪，即使在轮廓 有断裂情况下，仍然具有较好的识刖效果，可以有效的应用于类脑智能机器 人系统中。 3 ) 对r 系统采用的能力风暴机器人做了开发工作，实现了计算机对机器人的无 线控制i 并从扩充性和兼容性的角度重新规划编写了类脑系统软件2 0 版， 为进一步丌i 发提供了一个完整的基础平台。 1 5 本文内容组织 笫市“r j i t ，通过介纠智能机器人在国内外的发展状况，引山类脑锚l 能 机搽人系统的研究日的，针列类j j l i 系统的特点陈述本文的主要工作和创新点。 第章“颜色恒常处理”，针刘类脑系统识别颜色目标的要求，系统的介绍 丁，领色恒常处理理论和算法，针剥现有颜色恒常算法的缺点，提出了相列图像熵 约求的方法，并用实验结果证明了算法的有效性。 第i 章“仿剁i ：1 标识别”，刘仿射近似理论做了简明扼要的介绍，然后逐一 介；f 怫i 仿真了现有的基于目标区域和基j ：目标轮廓的仿射不变量，针对它们的不 足，挝“1 j 基于目标边缘的仿射= ：_ 卜变埽，并用实验表明了，基于目标边缘的统计 仿剁1 i 变毓和独立元一统计仿射不变量对于目标分割缺陷有很好的鲁棒性的优 t j 1 。 第四章“类脯f 智能机器人系统的改计”，针对类脑系统软件1 0 版的不足， 岐【_ 卜了2 o 版，实现了系统对于不吲机器人的目k 容性和可扩充性，并且可以添加 捌的刚示识别i ：! ； 法利目标。列于能力风暴机器人的无线控制的开发工作也做了总 笫血书“总结和展望”， 总结了本文的： 作，并对类脑系统进一步的研究 j j 岫进j o ：了腱型。 墨三里堡鱼里堂些墨 一 2 颜色恒常处理 人对颜色具有感知和较强的识别能力，因此类脑系统对颜色提出了识别要 求：在机器视觉中，颜色也常被用来作为目标分割的手段，简单而快捷。然而摄 像机拍摄到的目标颜色并不是恒定不变的，由于机器人所处的环境不同，光照的 变化以及环境目标之间的相互影响使得拍摄得到的图像中目标颜色并不具有恒 常性，如图2 1 和表2 1 ，在傍晚反射太阳光下的拍摄的图片和晚上目光灯下拍摄 的图片中，同一目标的色度变化很大。因此，在图像预处理阶段必须加入一定的 颜色恒常性( c o l o rc o n s t a n c y ) 措施，保证目标颜色不变。本章针对颜色恒常 处理，有选择的介绍了色度学理论；并对国际上近1 0 年来颜色恒常性算法做了详 细论述和部分仿真：本章针对现有算法的共同缺点在场景目标颜色数量少的 情况下，采用颜色恒常算法处理比不采用效果更加恶化，把图像熵运用到颜色恒 常算法中，一定程度上克服了场景目标少的情况下各种算法效果恶化的不足。 l 赫岛1 色度r色度g l 绷口l 太阳光1 日光灯太阳光日光灯i f 宝蓝色 n2 1 2 6n 1 4 3 70 4 驱l 0 5 7 1 9 桔红色 0 5 6 7 80 5 1 1 50 1 3 3 10 ，1 6 1 7 【草绿色 0 0 8 6 8 0 1 4 3 7 04 4 4 9 04 4 9 1 图2i 太阳光( 左图) 和曰光灯( 右图) 下的图片 表2 1 太阳光和日光灯下的色度对比 2 1 光源色温 能自行发光的物体叫做光源。光源的种类繁多，形状千差万别，但大体上可 分为自然光源和人造光源。自然光源受自然气候条件的限制，光色瞬息万变，不 易稳定，如最大的自然光源太阳。人造光源有各种电光源和热辐射光源，如电灯。 不同的光源，由于发光物质不同，其光谱能量分布也不相同。一定的光谱能 量分布表现为定的光色，对光源的光色变化，我们用色温来描述。 色温用绝对温度“k ”表示，绝对温度等于摄氏温度加2 7 3 。如正午的目光具 有色温为6 5 0 0 k ，就是说黑体加热到6 5 0 0 k 时发出的光的颜色与正午的颜色相同。 其它如白炽灯色删2 6 0 0 k 。表2 ，2 列出了一些常见光源的色温， 照明光源对物体的颜色影响很大。不同的光源，有着各自的光谱能量分布及 颜色，在它们的照射下物体表面呈现的颜色也随之变化。为了统一对颜色的认识， 笙_ 兰塑些坐堂竺型 h 先必须要规定标准的照明光源。因为光源的颜色与光源的色温密切相关，所以 ( 川：规定了五种标准照明体的色温标准： 1 1 抽、川刚j 体a ：代表完全辐身寸体红2 8 5 6 k 发的光； 2 1 标玳照驯休b ：代表棚关色温约为4 8 7 4 k 的阻射附光 3 ) 标mj 瞄j 体c ：代表相关色温大约为6 7 7 4 k 的平均曰光 光也近似川天天空的口光： 4 ) 标准照i 刿体d 6 5 ：代表1 h 关色温人约为6 5 0 4 k 的日光 4 1 标h f ：j 1 i f 刿体d ：代表标准照l 州体d 6 5 以外的其它h 光。 光源色温( k ) 啸火州外光 仝例 生外光6 5 0 0 n 兀l l 射| f 光 l4 5 。斜蚶光 掩光j 削5 6 0 0 肼 表2 2 常见光源色湍 通常指的白色是指存标准照叫体d 6 5 的照射下，对颜色 传感器r g b 三个通道的刺激值相等的光线颜色。在其它色温的光照下，白色物体 反删光列同一颜色传感器的r g b 三个通道的刺激值是不相等的。为了寻求在标准 光源照明下物体的颜色，就需要克服非标准光源照明的影响，这就是颜色恒常处 j _ | | ! f 1 9 i 水。 2 2 颜色恒常算法的理论和实验基础 胁抛 i i | f 1 硼j 于校正颜色或者计算颜色不变描述量的颜色恒常性算法是在 包j 耍j 结沦 增加些假i 5 ；2 条件得到f 内。颜色的物理基础知识对于颜色恒常处 州赴非常重要的。 2 2 1 色度学理论简介 也嫂。、? ：是研究人的颜色视觉规律、颜色测量理论与披术的科学，它是一门在 ? j l 纪发展起来的，以物理光学、视觉生理、视觉心理、心理物理等学科为基 旧综合忡利学。色度学与物理光学等学科的基础不同，物理光学可以认为是客 脱怕利0 j ，是j 人类无关的。而色度 ) 2 1 j 足一利主观的科学，它以人类的平均感 觉为基础，因此它属于人类工程学范畴，以对光强的度量来说，物理光学以光 n 柏- 1 则能“：这个客观单位来度埽，而色度学却以色光对人眼的刺激强度来度量。 辅州能最似大波i j = = 很氏的红光j c 寸人爿说剖没有辐射能量很小的黄光亮，人们就 _ 、为f t 光的强度比红光大。 绷也是人叭对入剁光线的一种感知。牛顿于1 6 6 6 年借助三棱镜首先发现了光 砚致，搦永了白光可以分解为波长连续的色光，而一定颜色和数蜊：的色光也可 兰= ：兰兰塑鱼坐塑竺型 一 以混合为光。此后，大量的光学实验奥定了色度学的基础，得出了很多关于光 j 例! 他的结沦： ( 1 ) 波长决定了光的颜色，能量决定了光的强度。光映射到我们的眼睛叫，波长不同 决定了光的也相小同。波长十f i 同能撤不同，j l ! i j 决定了色彩明暗的不同。 ( 2 ) 在电磁波辐射范删内，只有波长从3 8 0 n m 到7 8 0 n m 的辐剁能引起人们的视感觉， 这段光波叫做可见光。 ( 3 ) l 尊一波长的光称为单色光，i = i _ 【多波长组成的光称为复色光，除了少数单色光之外， 绝火多数印也光的颜色可以用复色光产生。自然界绝大多数颜色可以用红、绿、蓝三种颜色 沁和j 。q 一。 c 】l ! ( 刚际照明委员会) 最早在1 9 3 1 年制定了c i e l 9 3 1 一r g b 表色系统标准，为 也耍学捉供了测量剌比较的方法：亡具，标准制定过程如下： 规定红( r ) 、绿( g ) 、蓝( b ) 三基色的波长分别为7 0 0 n m 、5 4 6 1 n r a f h 4 3 5 8 n m ， 然后分别训祭三种基色光的亮度，用其复合光去匹配其它色光( c ：单色光或复色 光) ，配色装筒的示意图如图2 2 ，当观察者从视场中看到隔板两侧光的颜色相 州，配色完成，图中的背景光源提供个均匀的背景照明，使得人眼在观察时 小受背景列比的影响。在颜色匹配实验中，当这三原色光的相列亮度比例为 【0 0 0 0 ：45 9 0 7 ：00 6 0 1 旧就能匹配山等能自光，所以c i e 选取这一比例作为红、 绿“托乏j 点色的j 1 | _ ；! 位量，即( r ) ： ( g ) ：( b ) = 1 ：1 ：l 。尽管这叫三基色的 一矧业俩并不等，但c i e 把每一基色的亮度值作为一个单位看待。c i e r g b 光谱三 刺激僦地3 1 7 位堆常视觉者，用c i e 规定的红、绿、监三基色光，列等能量光谱 色从3 8 0 n m 到7 8 0 n t o 所进行的专门性颜色混合匹配实验得到的。实验时，匹配光 l 波k 为川门等能光黯色所剥应的红、绿、监三原色数量，称为光潜三基色刺激 价，“为f ( 丑) ，蚕( 五) ，b ( 五) ，它是c i e 在刑等能光谱色进行匹配时用来表示红、绿、 幅昧色的专用符弓，三基色刺激值与波k 的关系如图2 3 示。 c i e l 9 3 1 r g b 标准为精确测量和表征颜色提供了方法：任何一种颜色，无论 灶t 、| 色光产生还是复色光产生，用配色的方法得到的三基色值即表征了该颜色。 笫二j 、l 倒! 也一h ，l 常处叫。 冬| 2 2c i e 配色装置示意图i 划2 3c i e 三基色刺激h i 线 2 2 2 颜色传感器的数学模型 人类的视网膜上存在三种基本颜色感光细胞，它们对于不同波艮光线的响应 线如幽24 ，曲线数据来自于 5 ，不同人的曲线不同，但有类似的分布。 h 24 1 j 利j 出光细j j i l l 刖目应线 人叭锥：队体划光线颜色的感知是 i r 在感知波段( 3 8 0 n m 7 8 0 n m ) 上的积分 设j 、i ， 1 j k ：2 1 。其”i i ，( 丑) 表示照| ! j j 光i = ，s ( 丑) 表示日标表面的反射率函数， ( 1 ( 丑) 2 ，( ) s ( ) 表示进入人f i h 的光踏，既( ) ，p 。( ) ，风( a ) 分别是三种锥状细胞 i 卧v 函数，分别剥长波光线，中波光线和短波光线敏感，经过积分，得到人眼 憾觉e i i ql 。，m ，s 三个颜色值。 l2 j7 ( 丑) s ( 丑) p ( 3 0 d 3 m = i ( 丑) s ( ) p m ( 2 ) d 2 s 2 j ( ) s ( 丑) p 。( a ) d 2 ( 2i ) 别j ( ：_ 】e 19 3 1 一r g b 表色标计i ：，三基色的值可以用式( 2 2 ) 计算得到，式中的 i ( 五) ，季( 五) ，i ( 五) 就是图2 3 中刺激值的曲线，因此测量一束光的颜色，i 涂t i f j l 听述的阮色方法外，也可以首先测定反射光谱c ( 允) ：，( a ) s ( 丑) ，然后再利用 式( 22 ) 积分得到。 兰：翌j 塑些! ! 堡丝型 r = i ( 见) s ( ) f ( 兄) d g = i ，( 丑) s ( 丑培( 五) d 兄 b = i ，( ) s ( 丑) 6 ( 丑) d 五 ( 22 ) 从1 # 1 23 看到，f ( a ) 存在负值，这在物理上没有对应的传感器，实际应用的 i ，( ；，i 传感器的响应曲线如图25 示： h 25 s o n yd c x 一9 3 0c c d 传感器的响应i i 1 线 从也度测城观t l 来看，如果两种色光测定的三基色值分别相等，则它们的颜 也m ii 川州的，这种说法并不完全j 埘础。因为通过积分，照明光谱平i 反射率函数被 爪编成为三个数值，信息丢失了很多。这样很有可能是目标的反射光谱不同，但 址积分得到的颜色却相同的情况，这种现象被称为是同色异谱。 为什么用三种基本颜色就可以表征自然界任何颜色? 为什么人眼正好有三 类彦页色感光细胞? 1 9 6 4 q zj u d d 等人 3 首次用主元分析法( p c a ) 列6 2 2 个太阳光 照剁刚w j 标颜色光学进行分析，发现任伺一个光谱都可以刷三个固定光暗的线 f _ _ 合搬蚶n 勺近似。这个结论为很多人用实验重现，c o h e n 4 和m o n e y 6 也都 做了进步探索。m a l o n e y 用p c a 分析了1 5 6 9 个m u n s e l l 颜色样本，发现9 8 9 的能艟集中存三个基函数上。因此，三基色是人类视觉系统对自然颜色进行统计 j 斤衔n 0 最好近似。本文也利用p c a 对 7 提供的1 6 0 0 个m u n s e l l 颜色样本光谱 进行j 了分析，发现三个j 二元能最山9 7 5 ，三个主元曲线如图2 6 ，可以看出- 一4 - i 。l j 线都有峰值，形状和人眦的l m s 三剩t 感光细胞的响应曲线或颜色传感器的 ! 占色感光线有可比拟之处。 痢一币觑色。匝常处理 门然外的颜色具有这样的特点，是三基色配色原理的物理基础，也是颜色恒 l ；0 锋法n 勺基硎j 。 图26 m u n s e l l 颜色样奉光谱的三个主元曲线 2 2 3y o nk r i e s 色系数定律 1 9 0 2 q ! ，, j o h a n n e sv o i k r i e s 提出了一种颜色校正的模型，这个模型到现在 迕址i ：流j 颈色恒常算法的基础。他指出，眼睛的三种感光细胞的响应函数是不变 n 0 ，并川州。i 愀立。视觉系统列于不同光照环境的校正可以通过独立渊整三种感 y 0 q i l ) j 也i 1 0 增益来实现，用以下的数! 学模型表示： 眺洲 j 泔t 上。，m ，s 是阑憋后的感光细胞的响应值，女。，。，k 是校正增益。根据上 述怕似设模型，对于实际的颜色传感器，三个颜色通道也是独立校正的，因此可 仃c c | | h 门公式： h 卜o ig l = 10 。 l 00 ( 2 4 ) 式( 2 4 ) 中的校正增益可以用以下方法得到：根据c i e l 9 3 1 r g b 标准，在 标准光源下白色物体的r o b 三个刺激值是相等的，刺于非标准光源下得到的白色 。刺激位为月。，g 。，b 。，校止增益可用下式得到： 女r 2 1 r ，m ；女“= 1 g 。 。； 口= 1 1 1 。自。 ( 2 5 ) )3 2( _ll 三m s l d _j_1_i 尺g 曰 h，。，l d j i lll，ilj r g 口 llllll，lj o 0 这种模型需要场景中存在一个参考白色物体，它的颜色i 叮以看作是光源的颜 色。磬于这利，模型，很多颜色恒常算法首先估讨光源颜色，然后利用y o nk r i e s 色系数定律校正到像颜色。 v o 2 t h e y 和ib r i l l 2 5 在19 8 6 年讨论了v o nk r i e s 定律的局限性，并指出了 这个定律成立的条件。他们对假定的三种视网膜分别进行了讨论。第种视网膜 川卜1 - 存在兰种小同波长丑。，k ， 。的窄带感光细胞，因为感光波段彼此不覆盖， v or lk r jes 疋= 1 - i e 适刚1 二这种情况。第- 二种视网膜，h r - 2 ，由三种宽带感光细胞 绷成，感光光醋相邻接重合。这种情况下，光谱不同的光线经过视网膜感知，可 能j 绷色相l 司，即同色异谱现象，这u _ 候，v o nk rje s 定律已经失效了。第三种视 川腮 t r 一3 ，有三种宽带但是并不重合的感光细胞组成，类似于数码相机中的三 乜传感器。由于响应函数是宽带的，i 司色异谱现象仍然存在。但是，如果采用二三 种窄i 俐e 源，光源的波【王= 就是正好对应于三种感光细胞的感光峰值波长，则同色 片凿现缘就不存在了，v o nk r i e s 定律还可以成立。 i i i 。r 人崛的三利r 感光细胞的感光谱是币藏的，即使采用窄带光源，v o i t ( r l e s 疋仆还址1 ；能严格成立，使得校j 嘲螂- 的非划细线元素非o 。响应函数重橹部分 越多t 则。m 刈f n 线元素的棚列仇越大。为了克服这个则题，f jn l a y s o n 2 6 等人 抛j 。晰锐化圳沦。通过嘴锐化转换，把传感器的感光谱函数变换为使得v o n n i c s 定似更适应n 0 感光谱函数。则式2 3 可以改写为， j n l lt 是3 3 的锐化矩阵。在传感器经过锐化后，v o nk r i e s 色系数定律是一种 i h